5G无人机巡航，保障城市主干河道路灯应急照明

A市城市主干河道纵横八方，河道长约82公里，桥梁314座，自古就有“三横四直”的美誉。干河水深河宽，主要作用在于沟通和调节支河之水，支河系统则是联络全城各处的细流渠道。干河和支河两侧大量分布着照明、景观路灯等城市基础设施，不仅点缀了周边分布众多的商业娱乐设施和公园步道景点，而且为沿河主干交通要道提供着重要的行车照明、路线指示功能。车辆、行人密集流动，电力供应、洪水侵蚀等不确定因素，常常容易引发路灯故障，这不仅影响到市容市貌、行车安全，也大大不利于台风暴雨来临时夜间的防汛抢险和应急救援工作。

但是，由于城市用地规划的复杂性和建设的不连续性，路灯照明设施分布极广，几乎不可能实现统一管理和智能化改造。对市政服务和应急管理部门来说，对路灯故障实现早发现早处置，进行精准及时处置，在进入汛期后加强对灯具功效和周边环境的检测，免除人工夜间巡查的隐患风险，减少交通事故、生命和财产损失是最直接的业务诉求。

前期，A市公安局110指挥中心、应急局和市政服务部门，就汛期主干河道、沿河交通要道防汛减灾设立了专门的防汛路灯应急预案，聚焦治理汛期路灯故障现象。在过去，应急预案很大程度上依赖市政下属多个地面执勤队伍的日常人工巡检，缺乏长效的科技防治手段，平时采用网格员、市政人员肉眼发现，或人工操控无人机的方式即时拍摄，凭经验判定、记录故障位置和分布范围，然后通过城管网格通等作业终端形成工单，次日市政维修队伍再按工单上的故障描述执行摸排维修工作。

传统的路灯防汛应急预案存在很多不足，例如人工处理环节多、处置效率低，执行质量靠经验积累，流程存在多个断点，市政路灯管理系统和110指挥中心、城管系统、应急防汛系统没有打通，缺乏数据汇聚和持久化的手段，无历史数据积累，难以实现基于时空的交叉场景数据分析，无法挖掘汛期路灯发生故障的潜在规律。

基于AI+无人机+5G的防汛路灯应急保障新模式

2022年5月，坐落在A市的华为城市智能运营中心（IOC），响应应急管理和市政服务部门的需求，以原型验证的方式，联合当地的移动公司，通过平台赋能加载生态伙伴的AI算法，集成无人机调度系统和城管工单系统，实现数据和应用融合，联合打造了集感知、研判、预警、决策和指挥于一身的防汛路灯应急保障新模式，包括：

感知层面：变被动为主动，提前规划无人机巡查线路，采用例行规则或事件触发的方式，放飞无人机在高空进行全时段巡检，平台加载路灯故障移动识别的AI算法，和无人机拍摄视频进行绑定，将故障发现过程从原来的天级/小时级缩短到分钟/秒级。

预警层面：变人工为自动，AI算法根据预警模板，自动生成报警内容描述并通过IOC传输给城管工单系统，精准性、及时性大大提高，消除了人工判断不清晰、易偏差的弊端。

研判层面：变经验驱动为数据驱动，平台数仓持久化防汛路灯故障的全周期数据，能够加载或定制数据模型，从时间、位置、环境、供电、货源、工程等多个维度分析故障起因。

指挥层面：变单一运维为综合保障，一改从过去停留在市政路灯管理系统、处于简单设施维护层面的传统做法，路灯照明被提升到作为必要的应急资源、在城市防汛减灾工作中发挥重要作用的高度，成为巩固和落实完善防汛应急预案的示范和标志。

决策层面：变单点照明为整体调优，通过关联多领域的数据，如防汛数据、气象数据、环境数据、交通数据、住建数据，利用机器学习、数据挖掘手段，为防汛路灯带的灯杆分布、光照强度的调整、灯杆搭载设备的种类、路灯设备储备库房的远近等提供决策支持，提升整体城市治理水平。

图 1 华为IOC对应用赋能的总体技术架构

如上图，华为IOC的数字底座包括多个功能模块，坐落于该市大数据中心机房，承载在华为政务私有云之上，借助互联网、政府外网、4G/5G，连接位于设备感知层的无人机、路灯设备。无人机库用于自动起降无人机，有固定和移动两种类型。

图 2 固定无人机库、移动无人机库（航母）

华为IOC数字底座的关键功能模块包括：

1、AI中台：加载和调度路灯故障推理算法，计算出发现路灯故障的时间点、经纬度坐标，并据此计算故障路灯分布点位，判断故障严重程度，发送不同级别的报警信息，并截取发现故障的图片和短视频，通过API网关的消息队列机制发送故障识别结果给市政、城管和应急的多个应用。

2、大数据平台：实现数据中台的功能，实现路灯故障数据的同类合并、历史切片、数据翻译和融合治理，以及与其他主题域数据（防汛、交通、公安、城管…）的业务逻辑整合，支撑用户界面可视化的业务逻辑。

3、视频云服务：支持H.264、H.265视频编码格式，接收从互联网传输过来的无人机拍摄的4G/5G实时视频流，通过API接口向AI中台、上层应用开放视频的抓取和调阅服务。

4、融合通信平台：支持防汛应用打开无人机高音喇叭、灯杆有声广播屏进行高空喊话、紧急呼叫，路灯故障可以短信和语音外呼的方式，在常规的工单维修流程之外，构建应急场景下的快速检修模式。

5、IOC应急指挥专题：提供专题背景，将路灯故障识别放置在应急管理事件处置的故事线当中，展现路灯故障事件上报→触发防汛路灯应急报修→高优先级工单生成→路灯检修的全流程。

图 3 应急专题-无人机高空对沿河商业设施进行实景标绘

6、应急防汛领导驾驶舱：手机终端安装领导驾驶舱APP，用户可随时随地接收汛情预警、河道上涨水位、路灯故障、检修抢险、周边环境视频回放等时空、业务关联信息。

7、工单派发处理：对路灯故障识别事件，根据预置的事件级别、故障发生的地理位置及时进行预处理，迅速生成详细工单并下发给城管网格通、市政照明等业务系统，现场处置人员可根据工单信息提前规划巡检路线和维修计划。

8、防汛排涝决策指挥应用：编排、启动防汛路灯应急预案，分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级响应，一般当水位超过预警等级Ⅱ时，应启动大规模的防汛路灯应急预案。接收市政路灯照明系统的巡检维修计划、路灯资产生命周期等数据。负责加强对灯杆附近的环境监测，包括是否有异常积水、灯具的亮度是否满足大功率聚光照明的应急需求、周边的交通流量等。

9、市政照明系统：生成辖区路灯健康状况的连接全视图，负责管理路灯资产的生命周期，对接城管网格通、市政工单系统。

防汛路灯应急保障效率显著提升，形成汛情响应—应急照明—故障检修快速反应链

从2022年10月份开始，华为IOC支撑无人机防汛路灯巡查30多架次，巡航路灯沿线216公里，生成1920*1080分辨率路灯故障识别图像210多个，1080P视频切片60多个，工单预处置平台收录测试工单10+条，防汛路灯故障识别数据实现了应急、公安、城管、市政、水利等部门之间的信息共享，应急照明故障发现处置效率提升65%以上。每次巡航任务完毕后，可即时、自动打印生成路灯故障事件PDF报告，通过微信接口实时下发给基层用户；应急、城管、市政领域的管理人员可使用移动App，实时查看防汛路灯故障识别视频、工单处置、维修作业、历史统计情况；无人机的飞行任务、飞行轨迹、产生工单的明细记录和统计数据视客户需求，可形成服务在大小屏上订阅呈现。

图 4无人机+AI+5G发现沿河商业设施的路灯故障

图 5无人机+AI+5G发现沿河道主干道路的路灯故障

图 6无人机+AI+5G发现河道步行道路的路灯故障

至此，华为IOC借助生态伙伴的专业AI算法，直接推动了多种技术的集成，实现了异构数据的跨部门、跨应用融合，通过无人机的快速机动能力，和5G低延迟高带宽通信的综合加持，搭建了场景可复制、能力可演进的解决方案框架。

坚持以客户为中心和问题导向，持续把场景做深做实

只要每年汛期周而复始，设备生命周期存在迭代更替，路灯故障现象就不会消失。政府看待城市治理，都十分重视问题导向，在实践中注重把专项治理和系统治理、综合治理、源头治理结合起来，智慧化场景需要常用常新，保障城市主干河道路灯应急照明面对各种情况都具备良好的适应性，华为IOC对场景赋能未来有几个关键能力需要提升：

1、加强大数据分析决策能力：结合天气数据、防汛水利数据、以及路灯延道路、河道曲折蜿蜒的空间数据，无人机未来可实现精准检测和视图建模，将故障点和实际分布建立更准确的定性、定量关联，可利用深度学习平台，规划无人机预期飞行路线，形成季节性、可持续的防汛路灯故障分布评估模型，促进天地数据分析一体化，使故障发生趋势、巡飞任务、备件存储、处置作业更有针对性、协同性。

2、增强无人设备联动的智能化水平：在路灯故障多发季节，尤其是地面能见度差、不宜无人机出动的时期，可利用无人船采集岸线路灯健康状况，以及水体水温和水深等多种数据，利用边缘计算能力，结合监测到的路灯点位故障，包括截图和视频切片，通过5G网络，把对岸线路灯进行近距离监控的数据回传给IOC，实现岸线平面探测和广域高空监控的融合，增强水域周边路灯故障管理的时效性与智能化。

3、平台化运营，驱动场景开放创新：实现能力平台化、平台服务化，坚持平台+生态的思路，继续在AI算法多样化、5G场景化覆盖、边缘计算能力上下功夫，卷积更多资源和生态，发扬无人设备在现网视线“盲区”进行快速、精准感知和预警的优势，为IOC“研判、指挥、决策”后端势能带来源源不断的前端数据，支撑政府客户实现高价值的全过程作业数字化，不断完善其中的管理、监督、决策和评价过程，给客户带来更多的获得感和成就感。